Tài liệu Mô hình hóa môi trường doc

Tuy nhiên, viӋc ÿo ÿҥc, quan trҳc môi trѭӡng rҩt tӕn kém kinh phí và công sӭc cӫa con ngѭӡi.Nhҵm giҧm thiӇu các khó khăn này, các nhà khoa hӑc ÿã và ÿang tiӃp tөc phát triӇn các ӭng dөng

-TS Lê Anh Tuҩn ii LӠI MӢ ĈҪU VÀ GIӞI THIӊU MӨC LӨC LӠI MӢ ĈҪU VÀ GIӞI THIӊU ii

MӨC LӨC ii

Danh sách hình iv

Chѭѫng 1 NHҰP MÔN – CÁC KHÁI NIӊM CѪ BҦN 1

1.1 Vҩn ÿӅ 1

1.2 Các ÿӏnh nghƭa và khái niӋm cѫ bҧn 1

1.2.1 Ĉӏnh nghƭa mô hình 1

1.2.2 Mөc tiêu thành lұp mô hình 3

1.2.3 Ĉһc trѭng cѫ bҧn cӫa mӝt mô hình 4

1.3 Mô hình môi trѭӡng 6

1.4 Lӏch sӱ mô hình 6

1.5 Quan hӋ môn hӑc 8

Chѭѫng 2 PHÂN LOҤI VÀ TIӂN TRÌNH MÔ HÌNH 9

2.1 Phân loҥi mô hình 9

2.1.1 Mөc ÿích phân loҥi mô hình 9

2.1.2 Các nhóm mô hình 9

2.2 TiӃn trình vұn hành mô hình 12

2.2.1 Thu thұp dӳ liӋu 13

2.2.2 Mô hình khái niӋm 13

2.2.3 Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ 15

2.2.4 HiӋu chӍnh mô hình 15

2.2.5 KiӇm nghiӋm mô hình 15

2.2.6 Tiên ÿoán hoһc tӕi ѭu 16

2.3 Tiêu chuҭn chӑn lӵa mô hình 16

2.3.1 Khái niӋm 16

2.3.2 Mô hình "tӕt nhҩt" 17

2.3.3 Chӑn mô hình theo cҩu trúc và giá trӏ vào/ra 18

2.3.4 Chӑn mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ 19

2.3.5 Ĉánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa 20

Chѭѫng 3 HIӊU CHӌNH CÁC THÔNG SӔ MÔ HÌNH 21

3.1 Khái quát vҩn ÿӅ 21

3.2 Các bѭӟc trong tiӃn trình hiӋu chӍnh 23

3.2.1 Bѭӟc xác ÿӏnh thông tin quan trӑng 23

3.2.2 Bѭӟc chӑn tiêu chuҭn mô hình 24

3.2.3 Bѭӟc hiӋu chӍnh mô hình 24

3.3 Các tiӃp cұn ÿӇ hiӋu chӍnh thông sӕ mô hình 25

3.3.1 TiӃp cұn tiên nghiӋm (a priori approach) 25

3.3.2 TiӃp cұn phù hӧp ÿѭӡng cong (the curve fitting approach) 25

3.4 Các vҩn ÿӅ khi thành lұp các thông sӕ trong các mô hình môi trѭӡng 27

3.4.1 Các vҩn ÿӅ thѭӡng gһp khi thành lұp thông sӕ 27

3.4.2 Sӵ hiӋu chӍnh là mӝt ÿòi hӓi khҳc khe vӅ sӕ liӋu 28

http://elib.ntt.edu.vn

3.4.4 Sӵ tѭѫng tӵ lѭu vӵc và các vҩn ÿӅ chuyӇn dӏch thông sӕ 29

3.4.5 Giá trӏ thông sӕ và vҩn ÿӅ quy mô cӫa mô hình 30

3.4.6 Vҩn ÿӅ ngoҥi suy thông sӕ 31

Chѭѫng 4 THӆ HIӊN MÔ HÌNH 32

4.1 KiӇm nghiӋm và ÿӏnh trӏ mô hình 32

4.2 Nghiên cӭu kiӇm nghiӋm 32

4.2.1 Mөc tiêu 32

4.2.2 Hàm mөc tiêu 33

4.2.3 Các trӏ sӕ thӕng kê dùng cho kiӇm nghiӋm 33

4.3 Vҩn ÿӅ kiӇm nghiӋm mô hình 37

4.3.1 Các vҩn ÿӅ thѭӡng gһp 37

4.3.2 Hұu kiӇm viӋc phê chuҭn và kiӇm nghiӋm mô hình 38

Chѭѫng 5 ӬNG DӨNG MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG 39

5.1 Sѫ ÿӗ phát triӇn và ӭng dөng mô hình 39

5.2 Xu thӃ phát triӇn mô hình hóa môi trѭӡng theo quy mô không gian 40

5.3 Giӟi thiӋu mӝt sӕ mô hình môi trѭӡng 41

5.3.1 Mô hình biӃn ÿәi khí hұu toàn cҫu 41

5.3.2 Mô hình quҧn lý lѭu vӵc 42

5.3.3 Bӝ mô hình thӫy lӵc - thӫy văn MIKE 43

5.3.4 Mô hình ô nhiӉm môi trѭӡng sinh thái nѭӟc ngӑt 45

Tài liӋu tham khҧo 46

Phө lөc 47

-TS Lê Anh Tuҩn iv Danh sách hình Hình 1.1 Mô hình xe hѫi thӱ nghiӋm sӱ dөng năng lѭӧng mһt trӡi 2

Hình 1.2 Mô hình thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi khӕi lѭӧng nѭӟc trong hӗ chӭa 2

Hình 1.3 Mô hình dӵ báo tình hình thӃ giӟi ÿӃn năm 2100 2

Hình 1.4 Ĉѭӡng ÿi cӫa các chҩt gây ô nhiӉm trong vòng tuҫn hoàn nѭӟc 3

Hình 1.5 Ba thành tӕ chính cӫa mӝt mô hình 4

Hình 1.6: Chia vҩn ÿӅ lӟn thành tӯng vҩn ÿӅ riêng rӁ 4

Hình 1.7: Khái quát mô hình theo khoa hӑc tính toán 5

Hình 1.8: Mһt trên cӫa trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn (hình trái); mӝt hình khҳc mô phӓng hình ҧnh hai con chim ÿұu trên mái nhà cӫa con ngѭӡi (hình phҧi) 7

Hình 1.9: Quan hӋ môn hӑc “Mô hình hóa môi trѭӡng” vӟi các môn khác 8

Hình 2.1 Phân loҥi mô hình tәng quát 11

Hình 2.2 Phân loҥi mô hình dӵa theo mô tҧ tiӃn trình 11

Hình 2.3 Phân loҥi mô hình dӵa vào quy mô không gian và thӡi gian 12

Hình 2.4 Phân loҥi mô hình dӵa vào phѭѫng pháp giҧi toán 12

Hình 2.5 TiӃn trình cӫa mӝt mô hình 13

Hình 2.6 Mô hình khái niӋm diӉn ta quan hӋ mѭa – dòng chҧy 14

Hình 2.7 Minh hӑa viӋc phân ÿoҥn chuӛi sӕ liӋu theo thӡi gian ÿӇ HiӋu chӍnh và thӱ nghiӋm khi chҥy mô hình 16

Hình 2.8 BiӇu ÿӗ minh hӑa quan hӋ giӳa ÿӝ phӭc tҥp cӫa mô hình, mӭc ÿòi hӓi cӫa dӳ liӋu và khҧ năng thӇ hiӋn kӃt quҧ tiên ÿoán cӫa mô hình 17

Hình 3.1 TiӃn trình mѭa – dòng chҧy trong mӝt lѭu vӵc 21

Hình 3.2 Thӫy ÿӗ ghi nhұn thӵc tӃ diӉn biӃn mѭa và dòng chҧy cùng thӡi ÿoҥn 21

Hình 3.3 Sѫ ÿӗ diӉn tҧ bài toán quan hӋ mѭa – dòng chҧy 22

Hình 3.4 Ví dө minh hӑa kӃt quҧ lѭu lѭӧng dòng chҧy theo mô hình và theo thӵc tӃ 22

Hình 3.5 Ba bѭӟc trong tiӃn trình HiӋu chӍnh 23

Hình 4.1: Mӝt ví dө vӅ ÿѭӡng tѭѫng quan tuyӃn tính giӳa trӏ quan trҳc và trӏ mô phӓng 35 Hình 5.1 Sѫ ÿӗ phát triӇn và ӭng dөng mô hình 39

Hình 5.2 Xu thӃ phát triӇn mô hình thӫy văn môi trѭӡng theo quy mô không gian 40

Hình 5.3 Mô hình Khí quyӇn Toàn cҫu 41

Hình 5.4 KӃt quҧ dӵ báo sӵ gia tăng nhiӋt ÿӝ toàn cҫu tӯ PRECIS 42

Hình 5.6 Cҩu trúc Mô hình Quҧn lý Lѭu vӵc WMM 43

Hình 5.7 Ví dө kӃt quҧ phҫn mӅm MIKE 11 mô phӓng sӵ xâm nhұp mһn ӣ ĈBSCL 44

Hình 5.8 Mô hình NAM cho quan hӋ mѭa - dòng chҧy lѭu vӵc 44

Hình 5.9 Mô hình khái niӋm cӫa AQUATOX vӅ thay ÿәi nӗng ÿӝ ӣ thӫy vӵc 45

http://elib.ntt.edu.vn

Chѭѫng 1 NHҰP MÔN – CÁC KHÁI NIӊM CѪ BҦN

1.1 Vҩn ÿӅ

HiӋn nay, ô nhiӉm môi trѭӡng ÿang là vҩn ÿӅ báo ÿӝng song hành vӟi sӵ phát triӇn kinh

tӃ xã hӝi, ÿһc biӋt tҥi các quӕc gia ÿang phát triӇn Tҥi nhiӅu nѫi, chҩt lѭӧng nѭӟc, ÿҩt, không khí suy giҧm nhanh chóng vѭӧt qua khҧ năng tӵ làm sҥch cӫa tӵ nhiên Trong lƭnhvӵc khoa hӑc quҧn lý môi trѭӡng và kӻ thuұt xӱ lý môi trѭӡng, viӋc quan trҳc dӵ báo diӉn biӃn môi trѭӡng mang tҫm quan trӑng cho các quyӃt ÿӏnh giҧi quyӃt vҩn ÿӅ Tuy nhiên, viӋc ÿo ÿҥc, quan trҳc môi trѭӡng rҩt tӕn kém kinh phí và công sӭc cӫa con ngѭӡi.Nhҵm giҧm thiӇu các khó khăn này, các nhà khoa hӑc ÿã và ÿang tiӃp tөc phát triӇn các ӭng dөng các nguyên lý vұt lý và toán hӑc vào thӵc tiӉn ÿӇ mô phӓng các diӉn biӃn thӵc

tӃ trong tӵ nhiên và ÿѭa ra các dӵ báo cҫn thiӃt

ViӋc mô phӓng môi trѭӡng cNJng ÿang giúp con ngѭӡi tҥo dӵng các mӝt hình ҧnh hoһc sӵvұt thu nhӓ hoһc tѭѫng tӵ, bҳt chѭӟc theo thӵc tӃ ÿӇ mô tҧ sӵ kiӋn cNJng nhѭ tҥo ra các kӏch bҧn biӃn ÿәi lѭӧng và chҩt theo không gian và thӡi gian nhҵm tiên ÿoán khҧ nănglây truyӅn chҩt ô nhiӉm hoһc khҧ năng hӗi phөc chҩt lѭӧng tài nguyên Môn hӑc mô hình hóa môi trѭӡng ÿѭӧc hình thành tӯ cѫ sӣ này

Môn mô hình hóa môi trѭӡng phөc vө cho tҩt cҧ các nhà khoa hӑc, nhà kӻ thuұt, nhà quҧn lý, kӇ cҧ các nhà xã hӝi làm viӋc liên quan ÿӃn lƭnh vӵc môi trѭӡng và tài nguyên thiên nhiên Chӳ “mô hình” (modeling) có nguӗn gӕc tӯ chӳ La-tinh modellus Tӯ này mang ý nghƭa là mӝt kiӇu cách do con ngѭӡi tҥo ra ÿӇ tiêu biӇu cho mӝt thӵc tҥi nào ÿó

1.2 Các ÿӏnh nghƭa và khái niӋm cѫ bҧn

1.2.1 Ĉӏnh nghƭa mô hình

x Mô hình là m͡t c̭u trúc mô t̫ hình ̫nh ÿã ÿ˱ͫc t͙i gi̫n hóa theo ÿ̿c ÿi͋m ho̿c di͍n bi͇n cͯa m͡t ÿ͙i t˱ͫng, m͡t hi͏n t˱ͫng, m͡t khái ni͏m ho̿c m͡t h͏ th͙ng.

x Mô hình có th͋ là m͡t hình ̫nh ho̿c m͡t v̵t th͋ ÿ˱ͫc thu nh͗ ho̿c phóng ÿ̩i, ho̿c ch͑ làm g͕n b̹ng m͡t ph˱˯ng trình toán h͕c, m͡t công thͱc v̵t lý, m͡t ph̯n m͉m tin h͕c ÿ͋ mô t̫ m͡t hi͏n tr̩ng th͹c t͇ mang tính ÿi͋n hình.

x Mô hình hoá là m͡t khoa h͕c v͉ cách mô ph͗ng, gi̫n l˱ͫc các thông s͙ th͹c t͇ nh˱ng v̳n di͍n t̫ ÿ˱ͫc tính ch̭t cͯa tͳng thành ph̯n trong mô hình Mô hình không hoàn toàn là m͡t v̵t th͋ hi͏n th͹c nh˱ng nó giúp cho chúng ta hi͋u rõ h˯n h͏ th͙ng th͹c t͇.

x Mô hình hóa môi tr˱ͥng là ngành khoa h͕c mô ph͗ng hi͏n t˱ͫng lan truy͉n ch̭t ô nhi͍m và các d͹ báo thay ÿ͝i môi tr˱ͥng theo không gian và thͥi gian

Dân sӕTài nguyên

Hình 1.1 Mô hình xe hѫi thӱ nghiӋm sӱ dөng năng lѭӧng mһt trӡi

Ví dө 1.2: ĈӇ thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi lѭӧng nѭӟc trong mӝt hӗ chӭa ngѭӡi ta ÿѭa ra hình ҧnh nhѭ hình 1.2 BiӃt kích thѭӟc hình hӑc cӫa hӗ chӭa, lѭu lѭӧng vào, lѭu lѭӧng ra, chúng ta có thӇ xác ÿӏnh dao ÿӝng mӵc nѭӟc trong hӗ

Hình 1.2 Mô hình thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi khӕi lѭӧng nѭӟc trong hӗ chӭa

Ví dө 1.3: Nhà khoa hӑc Meadown va các cӝng sӵ (1972) ÿã tìm ÿѭӧc mӕi quan hӋ giӳa

sӵ gia tăng dân sӕ, viӋc sҧn xuҩt lѭѫng thӵc, sҧn xuҩt công nghiӋp, nguӗn tài nguyên và mӭc ÿӝ ô nhiӉm ÿӅu có nhӳng quan hӋ vӟi nhau Nhóm nghiên cӭu ÿã ÿѭa ra mô hình dӵbáo thӃ giӟi nhѭ hình 1.3

Hình 1.3 Mô hình dӵ báo tình hình thӃ giӟi ÿӃn năm 2100

http://elib.ntt.edu.vn

DiӉn biӃn mô trѭӡng rҩt phӭc tҥp trong thӵc tӃ và liên quan ÿӃn nhiӅu lƭnh vӵc khoa hӑckhác (hình 1.3) Do nhu cҫu hiӇu rõ hѫn bҧn chҩt tӵ nhiên cӫa sӵ viӋc trong thӵc tӃ, các nhà khoa hӑc mӟi tìm cách ÿѫn giҧn hóa nhѭng vҩn ÿӅ phӭc tҥp ӣ mӭc có thӇ làm ÿѭӧcnhѭng không quá xa rӡi thӵc tӃ ÿӇ có cѫ sӣ giҧi thuұt tìm hѭӟng ra cӫa vҩn ÿӅ và tiӃntoán nhѭng khҧ năng xҧy ra trong tѭѫng lai

Hình 1.4 Ĉѭӡng ÿi cӫa các chҩt gây ô nhiӉm trong vòng tuҫn hoàn nѭӟc

Có 3 mөc tiêu khi thӵc hiӋn mӝt mô hình:

x T̩o c˯ sͧ lý lu̵n

ƒ Mô hình giúp ta dӉ diӉn tҧ hình ҧnh sӵ kiӋn hoһc hӋ thӕng;

ƒ Mô hình mang tính ÿҥi diӋn các ÿһc ÿiӇm cѫ bҧn nhҩt cӫa sӵ thӇ;

ƒ Mô hình giúp ta cѫ sӣ ÿánh giá tính biӃn ÿӝng mӝt cách logic khi có tác ÿӝng bên ngoài vào hoһc tӯ trong ra

x Ti͇t ki͏m chi phí và nhân l͹c

ƒ Mô hình giúp ta thêm sӕ liӋu cҫn thiӃt;

ƒ Mô hình giúp giҧm chi phí lҩy mүu;

ƒ Mô hình có thӇ ÿѭӧc thӱ nghiӋm vӟi các thay ÿәi theo ý muӕn

x Mô hình t̩o mүu cho nhӳng triӇn khai sҧn xuҩt hàng loҥt.

1.2.3 Ĉһc trѭng cѫ bҧn cӫa mӝt mô hình

Mӝt cách tәng quát, tҩt cҧ các mô hình phҧi có 3 thành tӕ chính nhѭ hình 1.5:

Hình 1.5 Ba thành tӕ chính cӫa mӝt mô hình

x Thông tin vào: bao gӗm các dҥng cѫ sӣ dӳ liӋu ÿѭa vào ÿӇ mô hình xӱ lý

x Ti͇n trình x͵ lý thông tin: bao gӗm quá trình tiӃp nhұn dӳ liӋu vào, tính toán,

phân tích, ÿánh giá và xuҩt dӳ liӋu

x Thông tin ra: thӇ hiӋn ӣ dҥng ÿӗ thӏ, biӇu bҧng, báo cáo ÿánh giá kӃt quҧ

Trong ÿiӅu kiӋn chѭa thӇ giҧi quyӃt toàn bӝ bài toán phӭc tҥp cӫa tӵ nhiên, ngѭӡi ta có thӇ chia hiӋn tѭӧng thӵc tӃ thành các mҧng ÿӅ tài khác nhau và mӛi phҫn chia ÿѭӧc xem nhѭ mӝt bài toán riêng rӁ và có mô hình tѭѫng ӭng cӫa nó Ví dө chúng ta có thӇ chia các diӉn biӃn dòng chҧy quá trình trong mӝt chu trình nѭӟc thành tӯng ÿӅ tài nhӓ hѫn nhѭhình 1.6

Hình 1.6: Chia vҩn ÿӅ lӟn thành tӯng vҩn ÿӅ riêng rӁMӝt mô hình cҫn thӇ hiӋn các ÿһc trѭng sau:

ƒ Mô hình cҫn ÿѭӧc tӕi giҧn vӟi mӝt sӕ giҧ ÿӏnh ÿһt ra

ƒ ĈiӅu kiӋn biên hoһc ÿiӅu kiӋn ban ÿҫu cҫn ÿӏnh danh;

ƒ Mӭc ÿӝ khҧ năng ӭng dөng cӫa mô hình có thӇ xác lұp ÿѭӧc

http://elib.ntt.edu.vn

tên là 3A, viӃt tҳt tӯ 3 chӳ Application (ӭng dөng), Algorithm (thuұt toán), và

Architecture (kiӃn trúc) theo hình vӁ 1.7 sau:

Hình 1.7: Khái quát mô hình theo khoa hӑc tính toán

Ba phҫn cѫ bҧn cӫa mô hình là:

1 Ӭng dөng mô hình (Application of a model): Mө tiêu cӫa viӋc sӱ dөng mô hình

là chӍ ra viӋc ӭng dөng cӫa nó Xác ÿӏnh phҥm vi ӭng dөng nói lên tҫm quan trӑng cӫa mô hình trong thӵc tiӉn Ví dө ӭng dөng mô hình giúp ta xác ÿӏnh thông tin có bao nhiêu ÿҥm ammona chuyӇn thành ÿҥm nitrogen trong không khí, hoһc

có bao nhiӅu lѭӧng nѭӟc chҧy tràn trên mһt ÿҩt sau mӝt trұn mѭa bão Nói cách khác, ӭng dөng mô hình giúp ta trҧ lӡi câu hӓi: Ĉây là nhӳng gì ta muӕn mô phӓng, bây giӡ ta sӁ làm viӋc mô phӓng ÿó bҵng cách nào?

2 Thuұt toán mô hình (Algorithm of a model): Thuұt toán mô hình cho ta biӃt cách

tiӃp cұn kӻ thuұt tính toán hay phѭѫng pháp tính, liên quan ÿӃn các phѭѫng trình, các thông sӕ mà chúng ta muӕn ÿѭa vào chӭng trình máy tính

3 KiӃn trúc mô hình (Architecture of a model): KiӃn trúc hay cҩu trúc mô hình xác

ÿӏnh kiӇu hình nào mà mô hình sӁ sӱ dөng, loҥi máy tính nào, chѭӟng trình nào sӁÿѭӧc sӱ dөng các thông tin ÿӇ xӱ lý

ViӋc áp dөng mô hình toán hӑc giúp giҧi quyӃt các khó khăn trong thӵc tӃ nhѭ:

x sӵ kiӋn xҧy ra quá nhanh (nhѭ các phҧn ӭng phân tӱ trong hóa hӑc);

x sӵ kiӋn xҧy ra quá chұm (nhѭ sӵ phát triӇn ÿӝng hӑc dân sӕ hoһc quҫn thӇ);

x các thӵc nghiӋm ÿҳt tiӅn khi làm ӣ phòng thí nghiӋm (nhѭ mô hình hҫm gió);

x các thӵc nghiӋm rҩt nguy hiӇm (thӵc nghiӋm vө nә nguyên tӱ)

¾ Mô hình môi trѭӡng là mӝt mô tҧ ÿѫn giҧn cho các quan hӋ phӭc tҥp vӅ môi trѭӡng sinh thái ӣ ngoài thӵc tӃ nhѭng vүn có thӇ cho các kӃt quҧ chính xác ӣmӭc ÿӝ chҩp nhұn ÿѭӧc.

¾ Mӝt mô hình môi trѭӡng phҧi cung cҩp mӝt ÿҥi lѭӧng dӳ liӋu thӇ hiӋn theo sӵthayÿәi thӡi gian qua:

(i) sӵ quan sát (observation);

(ii) sӵ phân tích (analysis); và (iii) sӵ tiên ÿoán (prediction)

¾ Mӝt mô hình môi trѭӡng có thӇ là mӝt giao tiӃp giӳa dӳ liӋu và tҥo quyӃt ÿӏnh

Mô hình tҥo ra các thông tin tӯ dӳ liӋu quan trҳc và cҧi tiӃn kiӃn thӭc giúp cho viӋc ra quyӃt ÿӏnh liên quan ÿӃn viӋc quy hoҥch, thiӃt kӃ, vұn hành và quҧn lý

¾ Mӝt mô hình môi trѭӡng thѭӡng kӃt hӧp các ÿӏnh luұt và phѭѫng trình sau:

x Ĉӏnh luұt vұt lý (nhѭ ÿӏnh luұt Darcy, ÿӏnh luұt bҧo toàn khӕi lѭӧng, …)

x Phѭѫng trình toán hӑc quan hӋ (nhѭ phѭѫng trình Penmen vӅ bӕc thoát hѫi, phѭѫng trình cân bҵng nѭӟc)

x Các quan hӋ thӵc nghiӋm (nhѭ các công thӭc kinh nghiӋm, …)

1.4 Lӏch sӱ mô hình

Tӯ xa xѭa vào thӡi tiӅn sӱ con ngѭӡi ÿã nghƭ rҵng có thӇ tҥo ra mӝt mô phӓng tӕi giҧn ÿӇphát hӑa hình ҧnh nhӳng khuôn dҥng ngѭӡi ÿӇ có mӝt sҳp xӃp xem xét sӵ tiӃn hóa cӫacӫa các nhóm chӫng ngѭӡi Nhӳng bӭc phát hӑa con ngѭӡi và các cách sinh hoҥt cӫa hӑ

ӣ các vách hang ÿá cho ta hình dung nӅn văn hóa ngѭӡi Cә Cұn Ĉông và Cә Hy Lҥp.Mӝt trong các mô hình ÿҫu tiên ÿѭӧc công nhұn là các con sӕ; sӕ ÿӃm và sӕ viӃt ÿѭӧc ghi lҥi trên các mҧnh xѭѫng ÿã ÿѭӧc tìm thҩy vào khoҧng 30.000 năm trѭӟc Công nguyên Ngành Thiên văn và KiӃn trúc ÿã ÿӇ lҥi nhӳng ghi chép mô hình các vì sao, công trình nhà cӱa tӯ 4.000 năm trѭӟc Công nguyên Vào khoҧng 2.000 năm trѭӟc Công nguyên, ít nhҩt ba nӅn văn hóa Babylon, Ai Cұp và Ҩn Ĉӝ ÿã biӃt cách sáng tҥo và phát triӇn các bài toán và ӭng dөng “mô hình toán” trong cuӝc sӕng thѭӡng nhұt cӫa hӑ Phҫn lӟn các bài toán cӫa hӑ là các thuұt toán ÿѭӧc ÿӅ xuҩt ÿӇ giҧi các vҩn ÿӅ ÿһc biӋt

Tѭѫng tӵ, ӣ ViӋt Nam các hình ҧnh ÿӇ lҥi trên Trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn cho chúng ta nghƭÿӃn mӝt mô phӓng các ÿiӋu múa, y phөc và các sinh hoҥt săn bҳt cӫa ngѭӡi ViӋt Cә trong khoҧng thӡi gian tӯ thӃ kӹ thӭ 6 ÿӃn thӃ kӹ thӭ 7 trѭӟc Công nguyên (Hình 1.8)

http://elib.ntt.edu.vn

Hình 1.8: Mһt trên cӫa trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn (hình trái); mӝt hình khҳc mô phӓng hình

ҧnh hai con chim ÿұu trên mái nhà cӫa con ngѭӡi (hình phҧi)

Sӵ phát triӇn cӫa ngành triӃt hӑc trong thӡi kǤ văn minh Hy lҥp (Hellenic Age) (khoҧng

600 năm trѭӟc Công nguyên) ÿã kӃt hӧp vӟi toán hӑc dүn ÿӃn phѭѫng pháp suy diӉn

(deductive method), sau ÿó trӣ thành mӝt phҫn quan trӑng trong lý thuyӃt toán hӑc Trong

thӡi kǤ này, hình hӑc ÿã bҳt ÿҫu hình thành và phát triӇn Nhà toán hӑc Thales ÿã áp dөnghình hӑc ÿӇ tiên ÿoán hiӋn tѭӧng nhұt thӵc (solar eclipse) vào năm 585 trѭӟc Công nguyên Thales cNJng ÿã phát minh ra cách ÿo chiӅu cao mӝt vұt thӇ bҵng cách ÿo chiӅudài cӫa cái bóng cӫa vұt thӇ in trên nӅn ÿҩt Vào khoҧng năm 250 trѭӟc Công nguyên, Euclid ÿã dùng mӝt mô hình toán hình hӑc ÿӇ tìm khoҧng cách tӯ Trái ÿҩt ÿӃn Mһt trӡi

và khoҧng cách tӯ Trái ÿҩt ÿӃn Mһt trăng Ông cNJng tính ÿѭӧc chu vi cӫa Trái ÿҩt Ngành thiên văn hӑc cә cNJng ÿã biӃt tҥo ra các mô hình ÿӇ diӉn tҧ các vì sao trong thái dѭѫng

hӋ Các nhà kiӃn trúc khi xây dӵng công trình cә xѭa ӣ Trung Hoa, Ҩn Ĉӝ, các nѭӟc theo ÿҥo Hӗi ÿã ÿӇ lҥi nhӳng chӭng tích các mô hình ÿӅn ÿài, công trình thu nhӓ nhѭ là nhӳngphѭѫng pháp tѭѫng tӵ (similar method), mӝt hình thӭc cӫa mô hình tӹ lӋ, trѭӟc khi xây dӵng các công trình thӵc Các nӅn văn minh ӣ Châu Á cNJng chӭng tӓ sӵ phát triӇn mô hình vұt lý ÿi song song vӟi các mô hình toán hӑc trong các công trình kiӃn trúc cӫa hӑ

Tӯ thӃ kӹ 20 trӣ ÿi, song song vӟi sӵ phát triӇn cӫa ngành toán hӑc, vұt lý, ÿһc biӋt là sӵ

raÿӡi cӫa máy tính ÿiӋn tӱ ÿã thúc ÿҭy sӵ phát triӇn nhanh chóng cӫa thuұt toán mô hình NhiӅu công ty phҫn mӅm chuyên sҧn xuҩt ra các công cө mô hình phөc vө cho nhiӅu lƭnhvӵc tӯ khoa hӑc kӻ thuұt, kinh tӃ, môi trѭӡng, khí tѭӧng, thӫy văn, quҧn lý hành chánh ÿӃn các lãnh vӵc quan hӋ xã hӝi, … Có thӇ nói, ngày nay kӻ thuұt mô hình ÿang càng ngày chӭng tӓ vai trò trong viӋc tҥo ÿiӅu kiӋn cho con ngѭӡi hiӇu biӃt sâu hѫn vӅ thӃ giӟicӫa mình mà con tiên toán nhӳng tình thӃ có khҧ năng xҧy ra trong tѭѫng lai

Hình 1.9: Quan hӋ môn hӑc “Mô hình hóa môi trѭӡng” vӟi các môn khác

Các môn c ѫ bҧn:

TOÁN H ӐC, VҰT LÝ, HÓA SINH , TIN HӐC, …

Các môn cѫ sӣ:

THӪY LӴC, THӪY VĂN, SINH THÁI, MÔI TRѬӠNG

BҦN ĈӖ HӐC, Hӊ THӔNG THÔNG TIN ĈӎA LÝ, …

MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG

QUY HOҤCH

MÔI TR ѬӠNG

QUҦN LÝ MÔI TR ѬӠNG

QUҦN LÝ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN

http://elib.ntt.edu.vn

2.1 Phân loҥi mô hình

2.1.1 Mөc ÿích phân loҥi mô hình

Có nhiӅu cách phân loҥi mô hình môi trѭӡng, viӋc phân loҥi có thӇ dӵa vào ÿһc ÿiӇm tính toán, cách mô phӓng, phѭѫng pháp vұn hành, phép so sánh hoһc dӵa vào giҧ ÿӏnh ViӋcphân loҥi mô hình nhҵm:

ƒ ThӇ hiӋn ý tѭӣng kiӇu mô phӓng nào ÿѭӧc sӱ dөng

ƒ Trình bày phѭѫng pháp và mӭc ÿӝ toán hӑc ӭng dөng

ƒ BiӇu hiӋn dҥng xuҩt kӃt quҧ cӫa mô hình

ƒ ĈӅ xuҩt loҥi dӳ liӋu nào cҫn ÿѭa vào ÿӇ có thông tin

ƒ Ĉӏnh danh thành phҫn nào trong hӋ thӕng cҫn mô phӓng

2.1.2 Các nhóm mô hình

Mӝt mô hình có thӇ có các tên gӑi khác nhau, tùy theo tác giҧ, nhѭ là:

o Mô hình vұt lý (physical model)

o Mô hình toán hӑc (mathematical model)

o Mô hình sӕ (numerical model)

o Mô hình giҧi tích (analysis model)

o Mô hình xác ÿӏnh (deterministic model)

o Mô hình khái niӋm (conceptual model)

o Mô hình ngүu nhiên (stochatic model)

o Mô hình tham sӕ (parametric model)

o Mô hình әn ÿӏnh (steady-state model)

o Mô hình bҩt әn ÿӏnh (unsteady-state model)

o Mô hình dӵa vào các giҧ ÿӏnh sinh hóa (biochemical assumption model)

o Mô hình ÿánh giá tác ÿӝng (impact assessment model)

o Mô hình dӵ báo (forecast model)

o v.v…

Mӝt mô hình có thӇ phân loҥi theo quy mô ӭng dөng:

x Theo không gian (spatial):ӣ mӝt vùng nhӓ hay mӝt khu vӵc lӟn

x Theo thӡi gian (temporal): ngҳn hҥn hay dài hҥn

x Theo giá trӏ mô hình (model validity): cho giӟi hҥn ÿӝ chính xác cӫa mô hình

x Theo giá trӏ cӫa dӳ liӋu (data validity): tùy theo mӭc ÿӝ và quy mô thu thұp dӳliӋu (ví dө lҩy mүu theo mӝt ÿiӇm ÿo cөc bӝ, hay lҩy nhiӅu mүu trong mӝt khu vӵc lӟn)

-TS Lê Anh Tuҩn

10

NӃu dӵa vào cҩu trúc, mô hình có thӇ có 3 nhóm:

™ Mô hình “hӝp trҳng” (white box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng có thӇ thҩy –

hiӇu tҩt cҧ các tiӃn trình tính toán xҧy ra, quá trình trӳ dӳ liӋu, thông tin phҧn hӗi/phҧn tiӃn Nhóm mô hình này thѭӡng dùng các phѭѫng trình vi phân riêng

(partial differential equation) chӫ ÿҥo các thay ÿәi tiӃn trình vұt lý và phѭѫng

trình liên tөc (equations of continuity) cho các dòng nѭӟc mһt và nѭӟc trong ÿҩt

Mô hình vұt lý và mô hình xác ÿӏnh nҵm trong nhóm mô hình “hӝp trҳng”

™ Mô hình “hӝp ÿen” (black box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng chӍ biӃt ÿҫu vào

(inputs) và ÿҫu ra (outputs) mà hoàn toàn không biӃt nhӳng gì xҧy ra bên trong

quá trình chuyӇn hoá trong mô hình Dӳ liӋu ÿҫu vào và dӳ liӋu ÿҫu ra là nhӳnggiá trӏ mang ý nghƭa vұt lý Thѭӡng các nhà giҧi thuұt dùng các phѭѫng trình toán hӑc ÿѫn và phép phân tích chuӛi thӡi gian (time series) ÿӇ tҥo ra mô hình “hӝpÿen” Mô hình ngүu nhiên nҵm trong nhóm này

™ Mô hình “h͡p xám” (grey box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng hiӇu ÿѭӧc mӝt

phҫn tiӃn trình xӱ lý dӳ liӋu Mô hình tham sӕ và mô hình khái niӋm thuӝc nhóm

mô hình “hӝp xám”

Mô hình môi trѭӡng, ÿһc biӋt là môi trѭӡng nѭӟc, thѭӡng mang ít nhiӅu ÿһc ÿiӇm cӫamӝt mô hình thӫy văn hӑc (hydrological model) có thӇ phân loҥi nhѭ hình 2.1 và ÿѭӧcgiҧi quyӃt theo 3 kiӇu mô tҧ:

¾ TiӃn trình cӫa mô hình (process); (hình 2.2)

¾ Tӹ lӋ thӡi gian và không gian (time and space scales); (hình 2.3)

¾ Kӻ thuұt giҧi toán (solution techniques); (hình 2.4)

http://elib.ntt.edu.vn

Hình 2.1 Phân loҥi mô hình tәng quát (theo Tim, 1995)

Hình 2.2 Phân loҥi mô hình dӵa theo mô tҧ tiӃn trình (theo Singh, 1995)

-TS Lê Anh Tuҩn

12

Hình 2.3 Phân loҥi mô hình dӵa vào quy mô không gian và thӡi gian (theo Singh, 1995)

Hình 2.4 Phân loҥi mô hình dӵa vào phѭѫng pháp giҧi toán (theo Singh, 1995)

2.2 TiӃn trình vұn hành mô hình

Tҩt cҧ các phҫn mӅm mô hình thѭӡng ÿѭӧc vұn hành và thӱ nghiӋm theo mӝt tiӃn trình tәng quát nhѭ hình 2.5 sau:

http://elib.ntt.edu.vn

Thu th ұp dӳ liӋu và xӱ lý (Data collection and processing)

Mô hình khái ni Ӌm (Conceptual model)

Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ (Analytical or numerial model)

Hi Ӌu chӍnh (Calibration)

KiӇm ÿӏnh (Verification)

Tiên ÿoán hoһc Tӕi ѭu (Prediction or Optimisation)

Hình 2.5 TiӃn trình cӫa mӝt mô hình

2.2.1 Thu thұp dӳ liӋu

Tҩt cҧ các mô hình muӕn vұn hành ÿѭӧc ÿӅu phҧi có nguӗn dӳ liӋu ban ÿҫu và các ÿiӅukiӋn cҫn thiӃt (ÿiӅu kiӋn biên và ÿiӅu kiӋn ban ÿҫu) Các dӳ liӋu thѭӡng bao gӗm sӕ liӋuÿӏa hình (cao ÿӝ, ÿӝ dӕc,…) , các kích thѭӟc lѭu vӵc cҫn tính toán (chiӅu dài, chiӅu rӝng,diӋn tích,…) , các diӉn biӃn vӅ khí tѭӧng (mѭa, bӕc hѫi, bӭc xҥ, vұn tӕc và hѭӟnggió,…), nguӗn ô nhiӉm (nhà máy, khu dân cѭ, ruӝng vѭӡn, hҫm mӓ, khu công nghiӋp…), các biӃn sӕ môi trѭӡng (pH, nhiӋt ÿӝ, ÿӝ mһn, ÿӝ ÿөc, nhu cҫu oxy sinh hóa, các chҩt phú dѭӥng, vi khuҭn,…), các thông sӕ liên quan, … tѭѫng ӭng vӟi chuӛi thӡi gian xuҩt hiӋnhoһc không gian xuҩt phát

2.2.2 Mô hình khái niӋm

Mô hình khái niӋm là mӝt dҥng ý tѭӣng hoá nhҵm tӕi giҧn nhӳng yӃu tӕ phӭc tҥp ngoài thӵc tӃ ӣ dҥng mӝt lѭu ÿӗ hoһc sѫ ÿӗ Trong ÿó các mNJi tên ÿѭӧc sӱ dөng ÿӇ chӍ các mӕi

Bӕc thoát hѫi

Chҧy tràn mһt

Nѭӟc ngҫm

Ҭm ÿӝtrongÿҩt

Tѭѫng tác giӳacây trӗng và

sӵ hҥ thҩp mӵcnѭӟc mһt

Sӵ chҧy lүn

ChұmRҩt chұm

Nhanh

Sông

quan hӋ hoһc chiӅu hѭӟng diӉn biӃn Các lӡi ghi chú bên cách các hình ҧnh ÿӇ thuyӃtminh thêm tính chҩt cӫa sӵ vұt hoһc quá trình hoһc các thông sӕ cӫa mô hình Hình 2.6 là mӝt ví dө vӅ mô hình khái niӋm cӫa Beater (1989) ÿӇ diӉn tҧ chuyӇn vұn cӫa nѭӟc trong

mô hình quan hӋ mѭa – dòng chҧy

Trong mô hình khái niӋm phҧi bҳt ÿҫu tӯ các dӳ liӋu nhұp vào, các diӉn biӃn bên trong

mô hình và các thông tin xuҩt ra tӯ mô hình Mӝt hình khái niӋm phҧi thӇ hiӋn tính ÿѫngiҧn ÿӇ tҥo cho nhӳng ngѭӡi không phҧi là chuyên gia vӅ mô hình có thӇ hiӇu mөc tiêu cӫa bài toán mô hình

2.2.3 Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ

Mӝt bài toán trong mô hình thѭӡng ÿѭӧc biӇu thӏ sӵ hiӋn diӋn cӫa các thông sӕ và biӃn

sӕ Thông sӕ (parameter) là nhӳng hӋ sӕ gia trӑng, không có thӭ nguyên BiӃn sӕ

(variable) là các ÿҥi lѭӧng vұt lý có ý nghƭa, thѭӡng có thӭ nguyên

Mô hình giҧi tích (hoһc mô hình sӕ) thӵc chҩt là mӝt loҥt các thuұt toán ÿѭӧc viӃt ÿӇ giҧiquyӃt các quan hӋ giӳa các thông sӕ và biӃn sӕ trong mô hình và cho ra kӃt quҧ dѭӟidҥng sӕ hoһc ÿӗ thӏ Ĉây là phҫn cӕt lõi, quan trӑng nhҩt và là phҫn phӭc tҥp nhҩt trong tiӃn trình thӵc hiӋn mô hình hóa

2.2.4 HiӋu chӍnh mô hình

HiӋu chӍnh (calibration) là tiӃn trình mà trong ÿó các thông sӕ và biӃn sӕ cӫa mô hình ÿѭӧc ÿiӅu chӍnh ÿӇ kӃt quҧ ra cӫa mô hình phù hӧp vӟi thӵc tӃ quan sát ÿѭӧc Do khi phát triӇn mô hình, chúng ta phҧi tӕi giҧn các hiӋn tѭӧng vұt lý trong tӵ nhiên ÿӇ thuұnlӧi cho ngѭӡi làm thұt toán ĈiӅu này khiӃn các sӕ liӋu nhұp vào mô hình có nhӳng giá trӏkhông hoàn toàn chҳc chҳn và kӃt quҧ ra sӁ sai biӋt vӟi thӵc tӃ HiӋu chӍnh là công viӋcnhҵm rút ngҳn các khoҧng cách sai biӋt bҵng cách ÿѭa ra các thông sӕ ÿiӅu chӍnh gӑi là thông sӕ mô hình (model parameters)

2.2.5 KiӇm nghiӋm mô hình

KiӇm nghiӋm mô hình là bѭӟc tiӃp sau công viӋc HiӋu chӍnh mô hình nhҵm kiӇm tra các thông sӕ mô hình ÿѭa ra có phù hӧp vӟi các diӉn biӃn cӫa thӵc tӃ hay không

Chuӛi sӕ liӋudùngÿӇ kiӇmnghiӋm mô hình

Mô hình

Ví dө trong khҧo sát diӉn biӃn trong quan hӋ mѭa – dòng chҧy trong nhiӅu năm, ngѭӡi ta cҳt chuӛi sӕ liӋu quan trҳc ra thành 2 ÿoҥn: ÿoҥn sӕ liӋu dài ban ÿҫu dùng ÿӇ chҥy mô hình và HiӋu chӍnh mô hình Ĉoҥn sӕ liӋu thӭ hai sau ngҳn hѫn dùng làm kiӇm nghiӋmkӃt quҧ mô hình cho ÿoҥn trѭӟc (hình 2.7)

Hình 2.7 Minh hӑa viӋc phân ÿoҥn chuӛi sӕ liӋu theo thӡi gian ÿӇ HiӋu chӍnh và thӱ

nghiӋm khi chҥy mô hình

Thông thѭӡng mô hình ÿѭӧc sӱ dөng cho mөc tiêu tiên ÿoán các diӉn biӃn các biӃn sӕtrong tѭѫng lai hoһc tӕi ѭu hóa viӋc chӑn lӵa

Trong tiên ÿoán, nhѭ các mô hình vӅ khí hұu hoһc mô hình lan truyӅn ô nhiӉm, các thuұttoán ngoҥi suy (extrapolation) ÿѭӧc sӱ dөng ÿӇ kéo dài kӃt quҧ ӣ ÿҫu ra Trong bài toán lӵa chӑn tӕi ѭu, các giá trӏ cӵc trӏ ӣ ÿҫu ra ÿѭӧc chӑn cho quyӃt ÿӏnh

2.3 Tiêu chuҭn chӑn lӵa mô hình

2.3.1 Khái niӋm

Trong suӕt vài thұp niên qua, nhiӅu mô hình khác nhau ÿã ÿѭӧc phát triӇn trên thӃ giӟi.Thông thѭӡng mӛi mô hình thѭӡng có các thӃ mҥnh riêng và các nhѭӧc ÿiӇm nhҩt ÿӏnh.Khó có thӇ có mӝt mô hình chuҭn mӵc nào cho tҩt cҧ các trѭӡng hӧp thӵc tӃ ĈiӅu này thѭӡng gây sӵ bӕi rӕi cho ngѭӡi sӱ dөng khi phҧi lӵa chӑn mô hình phù hӧp cho mình Khái niӋm mô hình tӕt nhҩt thѭӡng ÿѭӧc hiӇu mӝt cách tѭѫng ÿӕi VӅ nguyên tҳc, mô hình càng phӭc tҥp, dӳ liӋu nhұp vào càng nhiӅu thì kӃt quҧ thӇ hiӋn mô hình càng cao (hình 2.8)

http://elib.ntt.edu.vn

x Mô hình “tӕt nhҩt” tùy thuӝc vào cách hiӇu tiêu chuҭn nào là “tӕt nhҩt” ĈiӅu này tùy thuӝc vào mӭc chính xác cӫa yêu cҫu khoҧng thӡi gian quan trҳc, ví dө thӡiÿoҥn lҩy mүu nѭӟc theo giӡ, ngày, tháng hoһc mùa Mһc khác, chuҭn “tӕt nhҩt”còn tùy theo mӭc ÿӝ dày mһt cӫa kích thѭӟc không gian mүu Khoҧng cách càng nhӓ thì mӭc chính xác càng cao

x Theo tác giҧ Woolhiser và Brakensiek (1982) viӋc chӑn mô hình “tӕt nhҩt” tùy thuӝc vào ÿӝ lӟn vӅ kích thѭӟc tӵ nhiên cӫa bài toán và sӵ phӭc tҥp trong thay ÿәi các biӃn sӕ Do vұy, ÿһc ÿiӇm cӫa mô hình phҧi tѭѫng thích vӟi yêu cҫu cӫabài toán

-TS Lê Anh Tuҩn

18

2.3.3 Chӑn mô hình theo cҩu trúc và giá trӏ vào/ra

NhiӅu nhà nghiên cӭu vӅ mô hình ÿã ÿӅ xuҩt viӋc chӑn lӵa mô hình phҧi dӵa vào cҩu trúc cӫa mô hình và giá trӏ cӫa dӳ liӋu ӣ ÿҫu vào và ÿҫu ra Các lӵa chӑn này bao gӗm:

x S͹ khái quát hóa cͯa các ti͇n trình chͯ y͇u: Mô hình phҧi phҧn ánh “ý tѭӣng”

ÿúng theo thӵc tӃ lên quan ÿӃn các tiӃn trình chính (Popov, 1968) Sѫ ÿӗ khái quát phҧi thӇ hiӋn ÿѭӧc các bӝ phұn cҩu thành mô hình diӉn biӃn theo mӝt tiӃn trình mang tính lý thuyӃt chӭ không ÿѫn thuҫn chӍ là các kӃt nӕi ÿѫn giҧn

x Mͱc ÿ͡ chính xác cho vi͏c tiên ÿoán, d͹ báo: ÿӝ chính xác cӫa viӋc tiên toán ӣ

kӃt quҧ ÿҫu ra rҩt quan trӑng Mô hình phҧi ÿѭӧc kiӇm nghiӋm bҵng mӝt phѭѫngcách nào ÿó sao cho sai sӕ thӕng kê và nhӳng yӃu tӕ không chҳc chҳn cӫa mô hìnhÿҥt ÿѭӧc mӝt chҩt lѭӧng nhҩt ÿӏnh Mô hình phҧi tӕi thiӇu hóa thӃ xu hѭӟng

và biӃn sai sӕ phҧi xem là nhӓ hѫn các tính toán khác ĈiӅu này cNJng thӇ hiӋn tính chính xác cӫa dӳ liӋu nhұp vào Tuy nhiên, mӭc chính xác cӫa dӳ liӋu nhұp vào quan trӑng hѫn là mӭc chính xác cӫa dӵ báo do mô hình tҥo ra (Hillel, 1986)

x Tính ÿ˯n gi̫n cͯa mô hình: Mô hình cҫn ÿѭӧc tӕi giҧn nhҵm giҧm bӟt các biӃn sӕ

và thông sӕ ÿӇ mô tҧ các tiӃn trình Càng ít các thông sӕ ÿӇ ÿiӅu chӍnh thì càng dӉcho ngѭӡi sӱ dөng Mô hình cNJng cҫn tҥo sӵ dӉ dàng cho viӋc nhұp dӳ liӋu, hiӇu

rõ các biӃn sӕ và kӃt quҧ ra có thӇ giҧi thích ÿѭӧc Mô hình nên tránh sӵ thô kӋch, rѭӡm rà, làm viӋc xӱ lý trӣ nên khó khăn, phӭc tҥp và sai sӕ lӟn (Tim, 1995)

x Xem xét vi͏c thành l̵p các thông s͙: Ĉây là mӝt xem xét quan trӑng trong viӋc

phát triӇn các mô hình khái niӋm sӱ dөng các thông sӕ ÿѭӧc thành lұp bҵng các

kӻ thuұt tӕi ѭu hóa NӃu các giá trӏ tӕi ѭu cӫa thông sӕ có ÿӝ nhҥy cao theo thӡi

kǤ ghi nhұn, hoһc nӃu các thông sӕ có sӵ biӃn ÿӝng lӟn giӳa các lѭu vӵc tѭѫng tӵ,

mô hình có nhiӅu khҧ năng thiӃu hiӋn thӵc ViӋc xem xét sӵ thành lұp các thông

sӕ cNJng hàm ý rҵng các nhà nghiên cӭu vӅ mô hình khác nhau nên dӵa theo viӋcxem xét các giá trӏ thông sӕ tӯ viӋc quan trҳc thӵc tӃ hoһc tӯ viӋc thӵc hành HiӋuchӍnh

x Ĉ͡ nh̩y cͯa k͇t qu̫ ÿ͇n s͹ thay ÿ͝i giá tr͓ thông s͙: Mô hình quá nhҥy nhҥy cҧm

sӁ dүn ÿӃn cҫn nhiӅu giá trӏ nhұp vào, ÿiӅu này gây khó khăn khi ÿo ÿҥc

x Các gi̫ ÿ͓nh (assumption): Mô hình nên chӭa ít các giҧ ÿӏnh Ngѭӡi sӱ dөng mô

hình nên hiӇu rҵng các ÿһt ra nhiӅu giҧ ÿӏnh chӯng nào thì tҥo nên viӋc giӟi hҥn

sӱ dөng mô hình và làm các thông sӕ nhҥy cҧm hѫn (Hughes et al., 1993)

x Ti͉m năng cho vi͏c c̫i ti͇n mô hình: Mô hình cҫn ÿѭӧc cҩu trúc sao cho viӋc cҧi

tiӃn mô hình dӉ dàng khi có các thông tin mӟi hoһc có các thӫ tөc bә sung

http://elib.ntt.edu.vn

ViӋc chӑn lӵa mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ cҫn ÿѭӧc cân nhҳc trong các trѭӡng hӧp:

x Ĉi͉u ki͏n t͹ nhiên cͯa mô hình: mô hình phҧi ÿáp ӭng các vҩn ÿӅ thӵc tӃ phҧi

giҧi quyӃt Ví dө nhѭ các ÿҫu ra mong muӕn có thӇ là lѭu lѭӧng ÿӍnh, hoһc nӗng

ÿӝ chҩt ô nhiӉm, v.v theo bѭӟc tính là giӡ, ngày, tuҫn, … cho mөc ÿích thiӃt kӃhoһc vұn hành Ĉây là mӝt xem xét quan trӑng và bao gӗm các câu hӓi cho các tiӃn trình chӫ yӃu thӇ hiӋn trong mô hình và ÿiӅu kiӋn ÿӇ mô hình có giá trӏ

x Ch͕n mô hình tr͕n gói hay là mô hình theo yêu c̯u: Mô hình trӑn gói (là mô hình

ÿѭӧc thiӃt kӃ cho tәng thӇ các trѭӡng hӧp) thѭӡng dӉ sӱ dөng nhѭng thiӃu tính mӅm dҿo và bӏ hҥn chӃ sӱ dөng Loҥi mô hình trӑn gói thѭӡng ÿѭӧc sӱ dөng khi gһp các tình huӕng ít có hѫn sӕ tình huӕng dӵ kiӃn ban ÿҫu mà ngѭӡi phát triӇn

mô hình nghƭ ra

Mô hình theo yêu cҫu là nhӳng mô hình mà ta có thӇ ÿһt hàng cho nhӳng ngѭӡichuyên phát triӇn mô hình làm riêng cho cho mӝt trѭӡng hӧp nào ÿó Loҥi mô hình này sӁ giúp ta giҧi quyӃt ÿúng vҩn ÿӅ thӵc tӃ cҫn thiӃt nhѭng thѭӡng tӕn kém

và mҩt nhiӅu thӡi gian

x Bài toán liên quan ÿ͇n giá tr͓ quy͇t ÿ͓nh: khi tính toán khҧ năng tài chính và tài

nguyên, cNJng nhѭ dҥng tính tәn thҩt tiӅm năng vӅ sinh mҥng, thiӋt hҥi tài sҧn ӭngvӟi mӝt tҫn suҩt xuҩt hiӋn nào ÿó

x Kh̫ năng khung thͥi gian: tùy thuӝc và thӡi hҥn chót phҧi hoàn tҩt dӵ án, kӇ cҧ

thӡi gian (và chi phí) ÿӇ thu thұp các thông tin nhұp vào

x Các thi͇t b͓ tính toán: phҫn cӭng máy tính và các loҥi mô hình và ÿӝ phӭc tҥp cӫa

mô hình (nhѭ mô hình phҧi liên kӃt vӟi các mô hình khác, liên kӃt vӟi GIS, ngôn ngӳ máy tính,…)

x Ͱng dͭng trong t˱˯ng lai cͯa ph̯n xṷt mô hình: dӵ kiӃn cho các lҫn sӱ dөng

sau

x Tính t͝ng hͫp cͯa mô hình: xem xét khҧ năng mô hình có thӇ giҧi quyӃt nhiӅu

mөc tiêu, có tҫm ӭng rӝng và dӵ kiӃn các khҧ năng sӱ dөng vӅ sau

x Cách truy c̵p mô hình, tài li͏u h˱ͣng d̳n và d͹ phòng (back-up): khi trang bӏ

mô hình cҫn xem xét nhà cung cҩp có tҥo các dӉ dàng cho ngѭӡi sӱ dөng cách truy cұp, các hӛ trӧ, huҩn luyӋn bѭӟc hѭӟng dүn, trҧ lӡi các gút mҳc (help desk),

có công cө lѭu dӳ liӋu dӵ phòng, …

x Kh̫ năng ngu͛n nhân l͹c: nên xem nguӗn nhân lӵc khi trang bӏ mô hình tính

toán, huҩn luyӋn các nhân viên sӱ dөng chѭa có kinh nghiӋm

x Tính thân thi͏n cho ng˱ͥi s͵ dͭng (user friendliness): xem xét mô hình có dӉ

dàng giúp ngѭӡi sӱ dөng cách nhұp liӋu, chӑn lӵa kiӅu xuҩt kӃt quҧ, giao diӋnngѭӡi sӱ dөng, các kiӇu ÿӗ thӏ, bҧng kӃt quҧ thӕng kê,…

x Xem xét quy mô: xem coi quy mô không gian mà mô hình sӱ dөng có tѭѫng thích vӟi viӋc khái niӋm và cҩu trúc cӫa vҩn ÿӅ không

Mӝt khi ÿã lӵa chӑn mô hình, ngѭӡi sӱ dөng cҫn phҧi ÿánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa cӫa mình bҵng cách trҧ lӡi các câu hӓi sau:

x Các thông tin mà mô hình cung cҩp có thӵc sӵ theo yêu cҫu cӫa bài toán không?

x Các ÿһc trѭng vұt lý thӇ hiӋn qua các thông sӕ cӫa mô hình có thӵc sӵ ÿáp ӭngviӋc ӭng dөng trong thӵc tӃ không?

x Các phѭѫng trình sӱ dөng trong cҩu trúc mô hình có ÿúng vӟi thuұt toán hiӋn ÿҥiphù hӧp vӟi dӳ liӋu và thiӃt bӏ máy tính không?

x Các kӃt quҧ mà mô hình cung ӭng có chҩt lѭӧng tӕt tѭѫng xӭng vӟi chi phí theo mӝt thӡi gian ÿһc thù nào không?

http://elib.ntt.edu.vn

Theoÿӏnh nghƭa ӣ mөc 2.2.4, khi phát triӇn mô hình, hiӋu chӍnh (calibration) - có ngѭӡi

gӑi là ÿӏnh chuҭn - là tiӃn trình mà trong ÿó các thông sӕ và biӃn sӕ cӫa mô hình ÿѭӧcÿiӅu chӍnh ÿӇ kӃt quҧ ra cӫa mô hình phù hӧp vӟi thӵc tӃ quan sát ÿѭӧc

Ví dө : Quan trҳc thӫy ÿӗ diӉn tҧ dòng chҧy cӫa mӝt lѭu vӵc (hình 3.1), nhiӅu nhà thӫyvăn hӑc thҩy chúng có nhӳng nét tѭѫng tӵ vӟi sӵ biӃn ÿӝng cӫa lѭӧng mѭa ghi nhұnÿѭӧc trong mӝt thӡi gian tѭѫng ÿӗng (Hình 3.2) Nghƭa là sau nhӳng trұn mѭa lӟn, lѭulѭӧng dòng chҧy gia tăng và khi mѭa giҧm dҫn thì dòng chҧy cNJng giҧm theo mӝt quan

hӋ tuyӃn tính nào ÿó

Hình 3.1 TiӃn trình mѭa – dòng chҧy trong mӝt lѭu vӵc

Hình 3.2 Thӫy ÿӗ ghi nhұn thӵc tӃ diӉn biӃn mѭa và dòng chҧy cùng thӡi ÿoҥn